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select_feature_set_trainf_knn — Wählt die optimalen Merkmale für ein bestimmtes OCR-Klassifikationsproblem aus.
select_feature_set_trainf_knn( : : TrainingFile, FeatureList, SelectionMethod, Width, Height, GenParamNames, GenParamValues : OCRHandle, FeatureSet, Score)
select_feature_set_trainf_knn wählt die optimalen Merkmale für ein bestimmtes OCR-Klassifikationsproblem aus. Die Daten für das OCR-Klassifikationsproblem werden mit der Trainingsdatei TrainingFile ausgewählt. Als Klassifikator wird ein k-Nearest-Neighbor-Klassifikator (kNN) verwendet.
Es wird eine Untermenge aller angegebenen OCR-Merkmale gewählt. Alle zu untersuchenden Merkmale werden in FeatureList spezifiziert. Die Liste der möglichen OCR-Merkmale wird in der Dokumentation von create_ocr_class_knn näher erläutert. Die letztendlich ausgewählte Merkmalsuntermenge wird in FeatureSet zurückgegeben.
select_feature_set_trainf_knn ist auf OCR-Klassifikationsprobleme spezialisiert und unterstützt nur Merkmale, die in der Auswahlliste stehen. Für andere Merkmale bietet sich somit die Nutzung des generellen Operators select_feature_set_knn an.
Für den Selektionsprozess können in SelectionMethod zwei verschiedene Methoden ausgewählt werden: entweder die Greedy-Variante 'greedy' (das momentan erfolgversprechendste Merkmal wird zur Auswahl hinzugefügt) oder die dynamisch oszillierende Suche 'greedy_oscillating' (Das momentan erfolgversprechendste Merkmal wird zur Auswahl hinzugefügt. Danach wird getestet ob eines der hinzugefügten Merkmale entbehrlich ist.). Während 'greedy' schneller terminiert, kann 'greedy_oscillating' bessere Ergebnisse erzielen wenn viele Trainingsdaten vorliegen.
Als Optimierungskriterium dient die Klassifikationsrate, die mit einem zwei-fachen Kreuzvalidierungsverfahren ermittelt wird. Die beste erreichte Klassifikationsrate wird in Score zurückgegeben. OCRHandle gibt einen Klassifikator zurück, der mit der entsprechenden Featureauswahl parametrisiert und trainiert wurde.
Mit Hilfe der Parameter GenParamNames und GenParamValues können die folgenden Werte gesetzt werden:
Anzahl Nachbarn die ermittelt werden, das Erhöhen dieses Wertes führt zu besseren Ergebnissen bei längerer Laufzeit.
Possible values: '1', '2', '5', '10'
Default value: '1'
die Anzahl an Suchbäumen im k-NN
Possible values: '1', '4', '10'
Default Value: '4'
Die Laufzeit dieses Operators kann mit größeren Datensätzen und einer längeren Merkmalsliste unter Umständen sehr lange sein.
Es ist zu beachten, dass dieser Operator nicht aufgerufen werden sollte, wenn für das Training nur ein kleiner Datensatz verfügbar ist. Auf Grund des Risikos der Überanpassung kann der Operator select_feature_set_trainf_knn zwar einerseits einen Klassifikator mit sehr hohem Score liefern. Andererseits weist der Klassifikator jedoch eine schlechte Erkennugsrate auf, wenn dieser getestet wird.
Namen der Trainingsdateien.
Defaultwert: ''
Dateiendung: .trf, .otr
Merkmale, die zur Klassifikation verwendet werden können.
Defaultwert: ['zoom_factor','ratio','width','height','foreground','foreground_grid_9','foreground_grid_16','anisometry','compactness','convexity','moments_region_2nd_invar','moments_region_2nd_rel_invar','moments_region_3rd_invar','moments_central','phi','num_connect','num_holes','projection_horizontal','projection_vertical','projection_horizontal_invar','projection_vertical_invar','chord_histo','num_runs','pixel','pixel_invar','pixel_binary','gradient_8dir','cooc','moments_gray_plane']
Werteliste: 'anisometry', 'chord_histo', 'compactness', 'convexity', 'cooc', 'default', 'foreground', 'foreground_grid_16', 'foreground_grid_9', 'gradient_8dir', 'height', 'moments_central', 'moments_gray_plane', 'moments_region_2nd_invar', 'moments_region_2nd_rel_invar', 'moments_region_3rd_invar', 'num_connect', 'num_holes', 'num_runs', 'phi', 'pixel', 'pixel_binary', 'pixel_invar', 'projection_horizontal', 'projection_horizontal_invar', 'projection_vertical', 'projection_vertical_invar', 'ratio', 'width', 'zoom_factor'
Die Methode zur Auswahl der Merkmale.
Defaultwert: 'greedy'
Werteliste: 'greedy', 'greedy_oscillating'
Breite des Rechtecks, auf die die Grauwerte des segmentierten Zeichens skaliert werden.
Defaultwert: 15
Höhe des Rechtecks, auf die die Grauwerte des segmentierten Zeichens skaliert werden.
Defaultwert: 16
Namen von (optionalen) Parametern für die Steuerung des Verhaltens verwendeten des k-NN Klassifikators.
Defaultwert: []
Werteliste: 'num_neighbors'
Die zu den optionalen generischen Parametern gehörenden Werte.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 1, 2, 3
Ein trainierter k-NN Klassifikator.
Die ausgewählten Merkmale.
Die Klassifikationsrate die mit dem ausgewählten Merkmalssatz erreicht wurde.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert select_feature_set_trainf_knn den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
select_feature_set_trainf_svm, select_feature_set_trainf_mlp
OCR/OCV
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